package source;

import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

/**
 * 自定义Source
 * 底层调用addSource
 */
public class CustomSource1 {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建带webui的本地flink程序 需要导入 flink-runtime-web
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());
        // 使用自定的Source生成DataStream
        DataStreamSource<Integer> data = env.addSource(new CustomSource());
        // 打印结果 设置并行度为1 并行度都一样那就会合并成一个Task
        data.print().setParallelism(1);
        // 执行
        env.execute("CustomSource1");
    }

    // 自定义Source 实现SourceFunction接口 并行度为1
    static class CustomSource implements SourceFunction<Integer>{

        // run方法就是产生数据的方法
        @Override
        public void run(SourceContext<Integer> sourceContext) throws Exception {
            // 集合数据
            List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11);
            for (Integer i : list) {
                // 使用SourceContext将数据发送给下游的sink
                sourceContext.collect(i);
            }
            // 如果Source的run方法执行完毕 整个flink程序就会停止
            Thread.sleep(10000000);
        }

        // source 关闭之后的收尾工作
        @Override
        public void cancel() {

        }
    }
}
